설계부터 연동과 배포까지 개발하고, 실제 동작으로 검증하는 백엔드 개발자 조유민입니다.

시기

2026년 1월 설계, 2월 본격 개발

배경

다수의 에이전트와 통신하는 신규 보안 솔루션의 서버를 초기 기획 단계부터 맡아 개발하고 있습니다.

맡은 일

초기 기획에 참여하고 DB·백엔드·Gateway를 처음부터 설계·개발했습니다. 초기 React 화면은 프런트엔드 개발자가 담당했고 저는 연동을 지원했습니다. 이후 Alpine.js 관리 화면은 기존 UI 개발자와 협업해 개발했습니다. 현재는 서버와 관리 화면 개발을 함께 맡고 있습니다.

문제와 접근

• 정책 동기화: 많은 정책과 에이전트 사이의 통신을 가볍게 구성하고 방화벽 제약을 고려하기 위해, 정책을 JSON으로 구성해 SHA-256 해시를 계산하는 방식과 SSE 연결을 적용했습니다. 해시 생성과 정책 변경 알림은 별도 흐름으로 구현했습니다.
• 인증 처리: Gateway에서 JWT 검증과 인증 실패 응답을 처리하고, 서버가 참조하는 연동 주소를 환경 설정으로 분리했습니다.
• 관리 기능: 조직 계층을 반영한 자산번호 일괄 부여 기능과, 보안 이력의 검색·조회 조건을 서버 처리와 연결하는 REST API, 보안 통계 집계·Excel 다운로드 기능을 구현했습니다.

검증

Swagger로 API를 호출하거나 직접 테스트하며 동작을 확인하고, 서버의 정상 로그를 확인했습니다. 에이전트와 주고받는 정책 통신은 에이전트 개발자와 함께 점검했고, 오류가 생기면 서버와 에이전트 양쪽 로그를 보며 디버깅했습니다.

배운 점

서버를 처음부터 맡아 설계·개발하며 쌓은 기술과 시행착오가, 이후 개발에서 설계 기준이 되었습니다.

시기

2024년 11월 ~ 2026년 1월 고도화·유지보수, 이후 오류 대응 지원

배경

고객사에 이미 판매·납품된 웹 크롤링 기반 개인정보 탐지 솔루션의 유지보수와 고도화를 담당했습니다. 기존 코드와 크롤러 구조를 분석하고, 고객 요청에 따른 기능 변경과 동적 페이지 수집 처리를 개선했습니다.

문제와 접근

• 브라우저 프로세스 미종료: 담당 엔지니어가 전달한 고객의 처리 속도·서버 메모리 문제를 조사하던 중, 종료되지 않고 남아 있는 Chromium 프로세스를 찾아 수정했습니다.
• DB 연결 감시: 애플리케이션 로그와 웹 요청·응답을 관찰하며 DB 연결·감시 문제를 조사하고 개선했습니다. 구현에는 DB 연결 사용률에 따른 작업 일시정지·재개, 점검 간격과 자원 정리 처리가 포함됩니다.
• SQL 개선: 기존 SQL 쿼리의 문제를 분석·수정해 정상화했습니다.

검증

• 수정 후 Linux 프로세스 확인 명령으로 잔존 Chromium 프로세스가 사라진 것을 확인했습니다.
• DB 연결 사용률이 일정 비율 이상일 때 작업이 일시정지하는 것을 로그로 확인했습니다.

배운 점

기존 코드에서 쿼리 오류와 예외 처리·기본 기능 확인이 부족한 부분을 보완하면서, 예외 상황과 기본 동작을 직접 확인하는 것을 기본으로 삼게 되었습니다.

시기

2025년 4월 집중 개발, 2025년 8월 스트리밍 처리 재개발

배경

오픈소스 LLM 채팅 서비스(Open WebUI)에 사내 개인정보 검사 API를 연결해, 사용자 질문과 AI 응답에 비식별 결과를 표시하는 작업이었습니다.

접근

코드에 로그를 추가하고 실제 웹을 실행해 개발자 도구로 요청·응답 흐름을 추적하며 호출 지점을 찾았습니다. 초기 HTTP 호출을 WebSocket 기반 검사 요청·결과 수신으로 바꾸고, 화면에서는 원본 메시지와 표시용 비식별 결과를 구분해 처리했습니다. 8월에는 응답을 모아 완료 후 검사하던 기존 흐름을 스트리밍 방식으로 전환하며, 응답 버퍼와 문장 분리, asyncio 수신 태스크·Queue를 이용한 결과 전달, SSE 형식 재구성을 구현했습니다.

표시 흐름

검증

개인정보가 포함된 질문을 실제로 입력해, 질문과 AI 응답 양쪽에 비식별 결과가 표시되는 것을 화면에서 확인했습니다. 이 확인은 화면 표시 기준이며, 모델에 전달되는 원문이나 저장 데이터의 처리 검증과는 별개입니다.

배운 점

오랜만에 쓰는 Python과 처음 접한 Svelte로 된 코드였지만, 로그를 추가하고 실제로 실행하며 흐름을 따라가는 과정에서 디버깅의 중요성을 체감했습니다.

시기

2024년 10월부터 담당

배경

팀장의 요청을 계기로 제품 배포 자동화를 맡아, Jenkins 도입부터 진행했습니다.

맡은 일과 접근

• Docker로 Jenkins를 실행하고, 처음 다루는 도구였지만 AI 도구를 활용해 익히며, 담당하던 기존 솔루션부터 차례로 Pipeline과 설정을 직접 구성했습니다.
• 다른 제품 담당자들에게 JAR·WAR를 직접 빌드해 올리는 것보다 편리하고 여러 작업을 지원한다는 점을 설명하며 도입을 도왔습니다.
• Jenkinsfile을 작성해 GitLab에서 관리하고, Jenkins의 SSH 연결을 프로젝트 설정에 적용해 테스트 서버 배포와 환경 설정을 자동화했습니다.
• 이후 빌드 산출물의 서버 전달과 보관 전송을 구성하고, 이후 신규 보안 솔루션에서는 Jenkinsfile의 환경 설정 경로와 브랜치 설정을 수정했습니다. 기존 Nexus 서버를 활용할 수 있도록 Gradle 산출물 게시 설정도 구성했습니다.

배포 흐름

검증

Jenkins 성공 로그를 확인한 뒤 대상 서버에서 애플리케이션이 실제로 구동되는지 확인했습니다. 신규 보안 솔루션의 설정을 수정한 뒤에는 배포 테스트에서 정상 동작을 확인했습니다.